Mas como isso afeta o Grêmio?

Introdução

Escudo do Grêmio

O Presente relatório busca responder uma pergunta que está sendo muito discutida na internet por pesquisadores do mundo inteiro, “Como isso afeta o Grêmio?” A pergunta repercutiu em 2022, durante o Gre-Nal 435, quando o Internacional de Porto Alegre, o time Rival do Grêmio, declarou no Twitter: #INTxGRE | 2T | ⏱️ 50’ - AFETOU O GRÊMIO! 🔥 Segundo o GloboEsporte, a frase tem origem em um vídeo produzido por um torcedor gremista que explicaria a relação da morte do príncipe Phillip, marido da rainha Elizabeth II, do Reino Unido, em abril de 2021, com o clube. O vídeo se encontra disponível no link: https://www.youtube.com/watch?v=d45kkL0EwSs

O meme se espalhou pela internet, chegando a ser usado por influencers em redes sociais e Streamings de Futebol na Twitch, ele tomou forma com o personagem Walter White de Breaking Bad, como na imagem abaixo: drawing

Desde então a pergunta que a internet faz é: Como isso afeta o Grêmio? Vou tentar ver algumas estatísticas do clube, como Ranking e Pontos na CBF e no Brasileirão e tentar encontrar algumas relações com acontecimentos importantes do nosso cotidiano. Então esse é o Mas afeta o Grêmio?

Pacotes Requeridos:

Os pacotes a serem usados são: plotly Para criação de gráficos.

stringr Para trabalhar com as strings presentes no dataset.

tidyr Para auxiliar na limpeza e organização das tabelas de dados.

Análise

Dados do Grêmio

Os primeiros dados referentes a Ranking CBF, Brasileirão e Títulos foram retirados da Wikipedia e revisados no Globoesporte referente a cada ano. Já o preço do time foi pego do site transfermarkt. e está em Euro.

dadosGremio <- read.csv("data/estGremio.csv")
head(dadosGremio)

##      X PontosCBF PontosBr RankingCBF TitulosNoAno ValorDoTimeEuroMi
## 1 2010      1000       63          4            1              1.16
## 2 2011      1500       48         12            0              1.14
## 3 2012      2208       71          4            0              1.12
## 4 2013     14460       65          5            0              1.31
## 5 2014     15286       61          1            0              1.14
## 6 2015     13992       68          4            0              1.21

# Onde x é o ano

Irei excluir 2010 e 2011 por não termos os rankings da CBF.

dadosGremio <- dadosGremio[3:13, ]

Vamos criar alguns gráficos para ter uma noção de cada ano

Pontos do Grêmio no Brasileirão

fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = dadosGremio$PontosBr, name = 'trace 0', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% layout(title = "Pontos do Grêmio no Brasileirão",

         xaxis = list(title = "Anos"),

         yaxis = list (title = "Pontos"))
fig

Pontos do Grêmio Normalizados no Brasileirão

score_p = scale(dadosGremio$PontosBr, center = T)
fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = score_p, name = 'trace 0', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% layout(title = "Pontos Normalizados do Grêmio no Brasileirão",

         xaxis = list(title = "Anos"),

         yaxis = list (title = "Tendencia"))
fig

Pontos do Grêmio no Ranking CBF

fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = dadosGremio$PontosCBF, name = 'trace 0', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% layout(title = "Pontos do Grêmio no Ranking CBF",

         xaxis = list(title = "Anos"),

         yaxis = list (title = "Pontos"))
fig

Pontos do Grêmio Normalizados no Ranking CBF

score_p = scale(dadosGremio$PontosCBF, center = T)
fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = score_p, name = 'trace 0', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% layout(title = "Pontos do Grêmio Normalizados Ranking CBF",

         xaxis = list(title = "Anos"),

         yaxis = list (title = "Tendencia"))
fig

Lugar do Grêmio no Ranking CBF

fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = dadosGremio$RankingCBF, name = 'trace 0', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% layout(title = "Lugar do Grêmio no Ranking CBF",

         xaxis = list(title = "Anos"),

         yaxis = list (title = "Lugar"))
fig

Lugar do Grêmio Normalizados Ranking CBF

score_p = scale(dadosGremio$RankingCBF, center = T)
fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = score_p, name = 'trace 0', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% layout(title = "Lugar do Grêmio Normalizados Ranking CBF",

         xaxis = list(title = "Anos"),

         yaxis = list (title = "Tendencia"))
fig

Titulos No Ano do Grêmio

score_p = scale(dadosGremio$RankingCBF, center = T)
fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = dadosGremio$TitulosNoAno, name = 'trace 0', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% layout(title = "Titulos do Grêmio no Brasileirão",

         xaxis = list(title = "Anos"),

         yaxis = list (title = "Titulos"))
fig

Coeficiente de Relação: Usamos o “cor” em R, por padrão no metodo de Peterson. Ele vai nos retornar uma pontuação sobre a correlação entre os dois dados inseridos nele, por exemplo:

score_pCBF = scale(dadosGremio$PontosCBF, center = T)
score_pBR = scale(dadosGremio$PontosBr, center = T)

print(cor(score_pCBF,score_pBR))

##            [,1]
## [1,] -0.2887195

Como o esperado notamos que os Pontos da CBF e Pontos do Brasileirão tem uma relação baixa, praticamente Nula.

score_pCBF = scale(dadosGremio$PontosCBF, center = T)
score_pBR = scale(dadosGremio$PontosBr, center = T)

fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = ~score_pCBF, name = 'Pontos CBF', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% add_trace(y = ~score_pBR, name = 'Pontos Brasileirão', mode = 'lines+markers') 

fig <- fig %>% layout(title = "Relação normalizada Pontos CBF x Pontos Brasileirão",

         xaxis = list(title = "Anos"),

         yaxis = list (title = "Pontos"))

fig

Irei normalizar todos as variavéis e usar a partir daqui para facilitar o trabalho:

score_pCBF = scale(dadosGremio$PontosCBF, center = T)
score_pBR = scale(dadosGremio$PontosBr, center = T)
score_Tit = scale(dadosGremio$TitulosNoAno, center = T)
score_ValorDoTime = scale(dadosGremio$ValorDoTimeEuroMi, center = T)
print(cor(score_pCBF,score_pBR))

##            [,1]
## [1,] -0.2887195

O preço do time afeta?

Será que o preço do elenco afeta o desempenho do time? Primeiro a correlação:

sprintf("Pontos CBF e valor do time: %s",cor(score_pCBF,score_ValorDoTime))

## [1] "Pontos CBF e valor do time: 0.31710407774005"

sprintf("Pontos Brasileirão e valor do time: %s",cor(score_pBR,score_ValorDoTime))

## [1] "Pontos Brasileirão e valor do time: -0.391013542233749"

sprintf("Titulos e valor do time: %s",cor(score_Tit,score_ValorDoTime))

## [1] "Titulos e valor do time: 0.554542023978298"

Resultados interessantes, talvez o valor do time tenha relação com o número de títulos

score_pCBF = scale(dadosGremio$PontosCBF, center = T)
score_pBR = scale(dadosGremio$PontosBr, center = T)

fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = ~score_ValorDoTime, name = 'Valor do time', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% add_trace(y = ~score_pBR, name = 'Pontos Brasileirão', mode = 'lines+markers') 

fig <- fig %>% add_trace(y = ~score_pCBF, name = 'Pontos CBF', mode = 'lines+markers') 

fig <- fig %>% add_trace(y = score_Tit, name = 'Número de títulos', mode = 'lines+markers') 

fig <- fig %>% layout(title = "Relações",

         xaxis = list(title = "Anos"),

         yaxis = list (title = "Pontos"))

fig

Como o esperado, há uma relação, ainda que não tão forte, entre o preço do elenco do ano e o número de titulos, como achamos com a correlação de Pearson : 0.554542

Ou seja: O preço do Elenco AFETA o Grêmio

Política

Será que política Brasileira afeta o Grêmio? Vamos começar com os filiados de alguns partidos desde 2012: PT, PSDB, PL, PCB e MDB, números a partir de Janeiro retirados do: https://www.tse.jus.br/eleitor/estatisticas-de-eleitorado/filiados

PTFilhados <- c(1523955,1550671,1588308,1586357,1589270,1585746,1585434,1589943,1475301,1544322,1607025)
PSDBFilhados <- c(1352831,1354704,1350434,1348537,1409120,1445992,1455773,1457534,1365550,1374981,1354405)
PCBFilhados <- c(15914,15579,15274,15138,14848,14824,14751,14680,12922,12784,12649)

Será que há correlação entre número de filiados desses partidos e o desempenho do Grêmio?

PT

PTFilhados <- scale(PTFilhados, center = T)
sprintf("Filiados do PT e sua relação com:")

## [1] "Filiados do PT e sua relação com:"

sprintf("Pontos CBF %s",cor(score_pCBF,PTFilhados))

## [1] "Pontos CBF 0.315860193670161"

sprintf("Pontos Brasileirão %s",cor(score_pBR,PTFilhados))

## [1] "Pontos Brasileirão 0.298678849765549"

sprintf("Titulos : %s",cor(score_Tit,PTFilhados))

## [1] "Titulos : 0.135888995328369"

sprintf("Valor do time: %s",cor(score_ValorDoTime,PTFilhados))

## [1] "Valor do time: -0.474777364898577"

Aparentemente o numero de filiados do PT não tem relação com o Grêmio, o mais perto seria o inverso com o valor do Elenco, porém não chega a 50% de correlação.

PSDB

PSDBFilhados <- scale(PSDBFilhados, center = T)
sprintf("Filiados do PSDB e sua relação com:")

## [1] "Filiados do PSDB e sua relação com:"

sprintf("Pontos CBF %s",cor(score_pCBF,PSDBFilhados))

## [1] "Pontos CBF 0.292133119505457"

sprintf("Pontos Brasileirão %s",cor(score_pBR,PSDBFilhados))

## [1] "Pontos Brasileirão -0.161601717483398"

sprintf("Titulos : %s",cor(score_Tit,PSDBFilhados))

## [1] "Titulos : 0.732753820662196"

sprintf("Valor do time: %s",cor(score_ValorDoTime,PSDBFilhados))

## [1] "Valor do time: 0.230974825425114"

Aparentemente o numero de filiados do PSDB tem uma estranha relação de 73% com o número de titulos, vamos ver o gráfico normalizado:

fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = score_Tit, name = 'Titulos do ano Normalizado', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% add_trace(y = PSDBFilhados, name = 'Filiados PSDB normalizado', mode = 'lines+markers')

fig

PCB

PCBFilhados <- scale(PCBFilhados, center = T)
sprintf("Filiados do PCB e sua relação com:")

## [1] "Filiados do PCB e sua relação com:"

sprintf("Pontos CBF %s",cor(score_pCBF,PCBFilhados))

## [1] "Pontos CBF -0.428227073310286"

sprintf("Pontos Brasileirão %s",cor(score_pBR,PCBFilhados))

## [1] "Pontos Brasileirão 0.119267572577871"

sprintf("Titulos : %s",cor(score_Tit,PCBFilhados))

## [1] "Titulos : -0.494032971467415"

sprintf("Valor do time: %s",cor(score_ValorDoTime,PCBFilhados))

## [1] "Valor do time: -0.532706023310499"

Aparentemente o numero de filiados do PCB não tem relação com o Grêmio, o mais perto seria o inverso com o valor do Elenco assim como o PT, com um pouco mais de 50%, vamos plotar apenas para visualizar.

fig <- plot_ly(dadosGremio, x = ~X, y = score_ValorDoTime, name = 'Valor do Time', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% add_trace(y = PSDBFilhados, name = 'Filiados PCB normalizado', mode = 'lines+markers')

fig

Conclusão: Aparentemente o Grêmio não é afetado pelos 3 partidos. Não afeta o Grêmio

Alguns dados da Economia afetam?

Rendimento real médio mensal per capita nos domicílios com televisão sem acesso a serviço de televisão por assinatura em Reais

Vamos tentar alguns dados econômicos, a começar com Renda média Mensal, via “Rendimento real médio mensal per capita nos domicílios com televisão sem acesso a serviço de televisão por assinatura em Reais” daqui: https://sidra.ibge.gov.br/tabela/7403

Infelizmente os dados tem que ser a partir de 2016

rendaPerCapita <- c(976,1033,1065,1121,1121,1106)

dadosGremioRecorte2016 <- dadosGremio[5:10, ]


sprintf("Pontos CBF e Renda: %s",cor(dadosGremioRecorte2016$PontosCBF,rendaPerCapita))

## [1] "Pontos CBF e Renda: 0.796284173078085"

sprintf("Pontos Brasileirão e Renda: %s",cor(dadosGremioRecorte2016$PontosBr,rendaPerCapita))

## [1] "Pontos Brasileirão e Renda: 0.059495772120635"

sprintf("Titulos e Renda: %s",cor(dadosGremioRecorte2016$TitulosNoAno,rendaPerCapita))

## [1] "Titulos e Renda: -0.0451726943713453"

sprintf("Valor do time e Renda: %s",cor(dadosGremioRecorte2016$ValorDoTimeEuroMi,rendaPerCapita))

## [1] "Valor do time e Renda: 0.733287845076902"

Interessante parece haver relação entre os pontos do Ranking da CBF e a Renda com 79% Além do valor do time com 73%, vamos plotar:

fig <- plot_ly(dadosGremioRecorte2016, x = ~X, y = scale(rendaPerCapita, center = T), name = 'Renda per Capita', type = 'scatter', mode = 'lines') 

fig <- fig %>% add_trace(y = scale(dadosGremioRecorte2016$PontosCBF, center = T), name = 'Pontos CBF', mode = 'lines+')

fig <- fig %>% add_trace(y = scale(dadosGremioRecorte2016$ValorDoTimeEuroMi), name = 'Valor do Time', mode = 'lines')

fig

Fantástico, descobrimos que o Rendimento real médio mensal per capita nos domicílios com televisão sem acesso a serviço de televisão por assinatura em Reais afeta o Grêmio desde 2016.

PIB per capita

https://sidra.ibge.gov.br/tabela/6784#/n1/all/v/9812/p/all/d/v9812%202/l/v,,t+p/resultado